Anthropic实践发现：Multi-Agent系统的核心仍然是Prompt设计！
近期Anthropic分享了构建多智能体研究系统的最佳实践，核心是8条提示工程与评估原则。Claude能通过网络搜索和工具完成任务。架构采用协调者-工作者模式，首席智能体负责任务分配。使用动态搜索代替静态检索方法。
协调者-工作者
可视化+代码实践说明AI智能体系统中的常见模式
本文回顾了智能体系统中的常见模式，区分了工作流与智能体的概念，并通过LangGraph的优势展示了它们的区别。文中介绍了多种工作流和智能体的实现方式，包括提示链、并行处理、路由、协调者-工作者以及评估器-优化器等模式，并讨论了何时使用这些方法。